Surfacelet變換在視頻去噪中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，信息技術(shù)的迅速發(fā)展，視頻圖像成了獲取信息資源的重要手段之一。但是，由于拍攝條件和視頻的攝取設(shè)備、輸出設(shè)備、傳輸設(shè)備等的限制，往往會將不同程度的噪聲帶入視頻，從而使得視頻的質(zhì)量下降和圖像變得模糊。嚴(yán)重影響了視頻的進(jìn)一步處理，因此，如何很好地保留視頻的細(xì)節(jié)信息、邊緣信息，如何有效地去除噪聲成為人們的研究對象。本文根據(jù)Surfacelet變換的性質(zhì)，以及視頻系數(shù)和噪聲分別經(jīng)過Surfacelet變換后的分布特征，提出了三種基于

2、Surfacelet變換的視頻去噪方法。
　?。?）提出了基于鄰域閾值分類的表面波變換視頻去噪方法。該方法充分利用了Surfacelet變換的特點(diǎn)，并根據(jù)Surfacelet變換后系數(shù)的鄰域信息確定系數(shù)的鄰域能量，然后利用鄰域能量對系數(shù)進(jìn)行分類處理，將鄰域能量小于閾值平方的系數(shù)直接置零，鄰域能量大于閾值平方的系數(shù)作進(jìn)一步的收縮處理，最后重構(gòu)收縮后的系數(shù)。因此能夠很好地去除視頻圖像中的噪聲。
　?。?）提出了基于空間自適應(yīng)高斯

3、混合模型的表面波變換視頻去噪方法，該方法利用Surfacelet變換域尺度間噪聲方差的關(guān)系和變換后系數(shù)的鄰域信息，確定變換后各層各方向子帶系數(shù)對應(yīng)的空間自適應(yīng)閾值，然后根據(jù)閾值對系數(shù)分類并計(jì)算掩膜值，將大于閾值的系數(shù)記為1，將小于閾值的系數(shù)記為0，再分別計(jì)算每類系數(shù)的參數(shù)，最后對視頻系數(shù)進(jìn)行收縮處理。該方法能夠很好地保留視頻的紋理信息和邊緣信息。
　?。?）提出了基于廣義高斯最大似然估計(jì)的表面波變換視頻去噪方法，該方法首先通過閾值